Istraživači iz MIT-ovog Laboratorija za računalnu znanost i umjetnu inteligenciju (CSAIL) i katarskog Centra za umjetnu inteligenciju razvili su model umjetne inteligencije s dubokim učenjem koji može predvidjeti prometne obrasce s kartama rizika visoke razlučivosti, donosi portal Pametni-gradovi.eu.
Koristeći karte cesta, satelitske snimke i GPS tragove, karte rizika opisuju očekivani broj sudara tijekom određenog vremenskog razdoblja u budućnosti, kako bi se identificirala područja visokog rizika i predvidjeli sudari.
“Saznanjem o temeljnoj distribuciji rizika koja određuje vjerojatnost budućih sudara na svim mjestima, i bez ikakvih povijesnih podataka, možemo pronaći sigurnije rute, omogućiti osiguravajućim društvima da osiguraju prilagođene planove osiguranja na temelju putanje vožnje kupaca, pomoći urbanistima u dizajniranju sigurnije ceste, pa čak i predviđaju buduće nesreće”, rekao je doktorand MIT CSAIL-a Songtao He, vodeći autor studije.
Istraživači su svoj skup podataka temeljili na pojavama na području većem od 7.500 četvornih kilometara od Los Angelesa, New Yorka, Chicaga i Bostona.
Među ta četiri grada, podaci sugeriraju da je Los Angeles bio najnesigurniji i pretrpio najveću gustoću sudara, dok je Boston imao najmanju.
Prije su karte rizika mogle prikupljati samo podatkovne točke na područjima u stotinama metara. Nove karte sadrže rešetke ćelije 5 × 5 metara za pružanje detaljnijih detalja.
“Naš model može generalizirati iz jednog grada u drugi kombinirajući više tragova iz naizgled nepovezanih izvora podataka“, rekao je Amin Sadeghi, koautor studije. “Ovo je korak prema općoj AI, jer naš model može predvidjeti karte sudara na nepoznatim područjima.“
Prethodni pokušaji predviđanja rizika od sudara bili su uglavnom “povijesni”, jer bi se područje smatralo visokim rizikom samo ako je prethodno došlo do sudara u blizini.
Autori studije rekli su da pristup njihovog tima stvara širu mrežu za hvatanje kritičnih podataka, identificiranje visokorizičnih lokacija pomoću GPS obrazaca putanje – koji daju informacije o gustoći, brzini i smjeru prometa – i satelitskih snimaka koji opisuju cestovne strukture, kao što je broj traka, bez obzira na to ima li zavoja ili ako postoji veliki broj pješaka.
Zatim, čak i ako područje nema zabilježenih sudara, ono se i dalje može identificirati kao visokorizično, samo na temelju svojih prometnih obrazaca i same topologije.
Prema Svjetskoj zdravstvenoj organizaciji, prometne nesreće vodeći su uzrok smrti djece i mladih u svijetu.